DigiMax本文转载自数据侠
▍男装消费者购物短平快，更爱在周五和周日浏览
服装行业消费者趋势是个大命题，近两年大家应该常看到“新零售”的各种消息，对“场景化运营”这样的概念一定都不陌生。近期CBNData就几个行业的消费者行为进行了一系列的探索研究，也和天猫商家成长以及几位行业Top商家进行了共建。今天我希望从这个立意点为大家还原服装行业消费者的特征。
为了了解消费者，我们拆分了三个场景进行购物决策的还原。首先是消费者的购物路径，其次是消费者的穿着搭配，最后是消费者从售后评价上反应的购买诉求。
下图是用天猫平台有购物行为（即成交订单）的男装消费者近一年的消费行为，制作而成的路径桑基图。我们根据男装消费者在各店的购买次数把他们分成三类，对某家店只有一笔订单的消费者是同店初次消费者，有两笔订单就是同店再次，有三笔及以上的就是同店多次。对这三类消费者，我们从中去追踪他们的浏览、分享、加购以及售后评价行为，发现对于男装用户，他们的整个购物链路非常简短，几乎不分享、大多数人不评价、通过加购再购买的人也不过半数，标准的短平快。
你大脑中基本可以勾勒出这个画面：一只手在手机上翻阅了几个页面，选中、下单、一气呵成。不过，仔细看一下这张图，可以发现很大一部分人浏览了多个品类，特别是同店进行了两次以上的购买者更愿意多看看多选选；同样也是这一批同店复购者，他们之中产生了更大比例的加购、评价、甚至分享的用户，这就是信赖关系达成后的效果。
接下来我们来看看他们的短平快发生在什么时候？
我们对所有男装消费者每周各天的浏览进行统计，发现了一个有趣的现象，周二、周三以及周六是浏览的低谷，而周五和周日出现了两个波峰，就这个现象我们和商家以及天猫类目进行了讨论，决定进一步从用户群体的分布中去寻找原因。
接着我们对比不同性别不同年龄段的男装消费者，得出了这样几条结论：
1、在男装的决策阶段，各年龄段的男性全年人均浏览量都大于女性。这个很好理解，因为本身男性购买占比就比女性高；就各年龄段的决策周期上来看，年轻用户更愿意从推荐渠道进行浏览故浏览量高，而年长用户更愿意从搜索进入，目标性更强，浏览数量相对较低。
2、从女性单次购买前的浏览情况来看，并非所有女性都把她们爱逛的能量释放在了给男性购买衣服上。特别是28岁以上的女性用户，购买决策时间明显偏低，19-28岁的女性用户可能相对更用心一点，购买前浏览次数较多，单均浏览大约是28岁以上女性用户的1.5倍。
3、男性单次购买前的浏览情况与女性有明显差别，会出现两极分化的情况。年轻的19-22岁，和年长的36岁以上，在购买前更愿意多逛多看，但是23-35岁男性的单次购买浏览更低。
总结来说，男装消费者整体的性别比例近乎对半，男性稍高；回到之前的拿着手机翻阅着男装的短平快决策者，其中可能有不少女性，选好了自己心仪的女装、口红、包包后帮男朋友和老公大概看看，然后迅速地下了单。而其中的23-35之间的这两个年龄段，大部分人可能是职场的中坚力量，在终于放松下来的周五晚上、在浪了一个周末的周天空暇，影响着男装浏览的星期分布。
▍女装消费者通过中低端品牌进入线上市场，最爱买裤子
针对某个决策过程，男装消费者给我们展示了很多信息点。那么在多次的购买中，服装消费者怎么选择商品呢？既然说到了女性，我们不妨通过女装消费者在淘系购物链来进一步还原：
我们对2016年进入淘系女装市场的消费者进行了一轮在品牌选择上的数据研究。
首先是女装用户，我们选取了16年进入淘系女装市场的这一波消费者；其次是品牌档次，根据品牌的商品定价和淘系服装市场的长尾特性，我们把品牌分别划分为奢侈、高档、中端、平价和低端五个等级，与之对应的品牌数比例依次是1%、9%、20%、20%、50%。之后我们去研究每个消费者进入之后触达各个档次的品牌的先后顺序得到了下面这张图。
图中不一样的色块代表不同的品牌档次，纵向的色块组从前到后代表进入时间顺序的先后，单个色块的纵向宽度代表人数。通过这张图，就能看出每个消费者是从哪个档次的商品进入市场，随后以什么样的顺序选择了什么样档次的品牌。
我们来看结果：消费者首次触达淘系女装市场多以低端和平价的商品进行尝试，之后大比例的消费者随着时间的推移逐步接触越来越高档的商品，并且这个提升是逐级深入的，发生越迁的情况依旧只是少数。再看服装市场高端品牌吸引的用户，对比第一次和第四次的用户群，不难发现初次尝试就选择高端的用户仅为变迁而来的用户数量的1/5。参照整体上只有约1/3的用户没有发生品牌跃迁变化的事实，商家更有必要把握用户的变化渠道。
看完了档次，我们进一步探索了用什么品类来切入消费者会有更好的效果。同样的我们拉取了2016-2017女装消费者中有购买过至少三个品类的消费者，根据消费者进入品类的顺序还原了用户的品类选择逻辑，这张图里展示了女装用户在行业销售规模排Top9的品类（从上往下为1-9）中的进入顺序。
1、不难发现，进入过两个类目的用户中，至少有约3/4的消费者在两年间先后进入过7个类目。
2、新客进入女装行业的首次购买类目是价位相对更低的裤子和T恤，并非女装行业规模最大的连衣裙。
3、连衣裙和T恤在随后的几次流转中人数不减反增，搭配年轻化的特性对T恤的流入增长起到了作用；连衣裙在服装品类价位处于中段，是女装用户对平台有初步信赖后的重要流入目标。
4、羽绒服、毛呢外套这两类高价品类是各个品类中后劲最强的两类，随着其他品类的逐步尝试，高价品类如羽绒服、毛呢外套展现出了极强的老用户攫取力。
前面男装消费者的决策，我们分类后发现了其中一些差异，但分析方法是多样的，对女装的研究则采取了不一样的方式：首先是衡量决策的方式，对男装用户我们去看了单均浏览量，当然这也是因为男装用户整体的短平快决策特征；而对女装用户，我们采取从第一次看到所购商品到其最终下单的时长来分析。其次，对男装用户我们进行的是年龄和性别两维度的划分，而对于女装用户，我们则通过年龄、性别、职业、学历和人生阶段，挑选出了其中五个特色人群，下图是我们发现的一些结果。
前面多次提到了高价的羽绒服和毛呢大衣这两个品类，我们特别来对比看看这两个品类上，消费者的选择有什么趣味点：
无论从品牌档次、还是品类选择，数据都进一步印证了随着购物深度的增加，消费者会更愿意对平台给予信任、购买更贵的商品、更高档的品牌，也像全链路的还原中的结果——从加购、浏览、评价甚至分享等方面和商家发生更多的互动。
▍男装夹克成潮流，女装畅行随和柔性
讨论消费者的决策链路还原和商品选择模式之后，我们通过购物篮分析了在强调场景化运营的大背景下，细节品类的搭配发生着怎样的变化。
先来看看男装：
我们从上图观察17年和16年关联购买的变化，发现跟衬衫相关的搭配，比如衬衫和牛仔裤、衬衫和T恤，之间的关联购买的概率是降低的，相反的跟夹克相关的搭配，比如夹克和休闲裤、夹克和T恤，之间的关联购买概率在大幅提升，所以我们认为男装消费者在发生穿搭风格的变化，消费者有越来越潮的趋势。
那么在研究女装的购物搭配中，我们采取了一个稍有差异的方法，同样是从2015年到2017年三年之间每一年用户购物量的组合结构。我们抽取了每一年购买类目数超过三个的用户，对于这些用户的品类组合进行了分析。在分析的时候与男装不同的是，我们设置了一个比较高的下限范围，这个下限范围设为20%，也就是说这两个类目同时出现的概率是低于20%的，就不会出现在这张图上。
那么对比三年的变化会发现，从15年到17年，每一年购物篮组合的复杂程度都在升高，这就代表着女装用户越来越倾向于进行关联和搭配购买。再来看数据，2015年时只有10个品类组合同时出现的概率超过了20%，而到了2017年，组合的数量提高到了67%。这说明了在消费升级的过程中，用户层面也在商品的组合搭配、场景化搭配的情况下进行了进一步的丰富。
同样的我们来看一下她们更爱好什么搭配？搭配方式在三年间发生过哪些特别的变化？
通过对新增搭配组合、关联度上升的搭配组合、关联度下降的搭配组合的分析，我们发现消费者穿搭的变化模式一下子就清晰了起来。在这一年里，女装消费者更偏爱柔和随性格调的服装搭配，T恤、毛针织衫成为了裤装的最佳搭配，牛仔裤的提升也显得格外的突出，与之对应的是衬衫、套装、制服这类OL场景下的品类搭配下降。
▍词频分析哪些用户诉求影响了消费者的决策
在结束搭配购买购物篮的分析之后，我们转向来看一下消费者在最终的用户决策中，购买一件商品的用户诉求具体是哪些？那么在这个研究中，我们分了两个维度来进行分析:在男装层面上根据不同品类、不同诉求进行分析；而对于女装，则进行了不同季节、不同诉求的分析，接下来我从中选取一两个品类讲解。
首先我们来看一下之前提到过的羽绒服，它的消费者希望在保暖后诉求之外还能够达到修身的效果。前面的购物篮分析中，我们发现夹克逐步地取代了衬衫，成为了搭配T恤和裤装的选择。那么对于夹克，可以发现消费者其实更加看重其性价比，同时对于夹克也增加了加绒保暖的季节诉求。
此外还有一定比例的消费者提到，夹克其实是为自己的老公购买，从中可以得知整个女性用户在平台上的购买力度是非常强的，根据这样的特征，平台和店铺可以适当地关注和推广已婚女性群体，成为我们男装消费者的一个重要的主打对象。
我们再来看一下休闲裤和T恤搭配中的特色。
我们发现休闲裤的消费者对于其面料材质和做工的关注度在上升，预测弹性透气将成为新的需求。而反观T恤消费者则越来越关注T恤的面料材质是不是纯棉，同时伴随着消费升级，T恤的款式版型关注度也在上升。消费者希望T恤穿起来更加帅气。
我们来回顾一下刚才看到的四个男装品类的特征。这些词云图里你印象最深刻一定是“老公”这个词吧。这个词的出现，不仅意味着广大女性消费者在为男性选择男装过程中起到了重要的作用，同时也印证了男性用户在整个评价体系上体现了较小的力量。
我们再来看一下女装的用户的特征，刚才提到我们对于女装用户划分了四个季度，来看看对于不同季节的女装用户会有怎样不同的诉求。
同样在冬季品类第四季度的特征中，我们会发现漂亮外观的特点是高于其他特征的。与之对应的是第二季度、第三季度相对来说天气较炎热的季节，这样的季节更多服装是贴身穿着的，故面料成为了用户关注的重心，这个结论不难得出。而对于我们春季、冬季，在号称是“时尚终结者”的羽绒服的选择中，用户非常关注穿了这么厚的衣服后，是不是能够显示出更好的外观，这也体现了女性用户在冬季依旧爱美的特质。
这里还有个小细节，可以发现第四季度物流和售后态度的提及率会比较高，也就是在第四张图会出现较大比例的绿色面积。众所周知双11、双12是物流的高峰期，用户在这个方面体现出了比较大的评价反馈，也说明这也可以是商家可以主打的一些主力点。
▍网红、明星效应快速带动女装市场
为了进一步探究用户的选择顺序和品牌之间的关系，让商家有更清晰的感知，我们以天猫KA商家为例，来看看在这个更具象的品牌定位的缩影下的用户选择。在这里我们选取了几类天猫的KA商家群，按照天猫内幕的标准划分为以下几类：少淑KA、熟女KA、淘品牌KA、国际时尚KA、品类KA、海外国际KA、国际高端KA、设计师KA。
其中以国际高端KA为例，它是单价非常高的商家群体，接下来是设计师KA还有熟女KA的单价是紧随其后的。我们通过对这几类商家群在新客和老客的比例上，在商家数量和销售额的变化上，得到几个结论：
首先头部各类型的店铺平台新客的占比其实是比整个大盘要高的，那么在这个高新客占比中有一个群体，它的新客占比是特别高的，这个群体就是前面提到的平均件单价相对较低的淘品牌KA。在达到了一定的品牌影响力的基础上，它通过这样的单价策略，为平台吸引了非常多的新客。
那么与之相对应的，在整个KA商家圈中新客占比相对较低的是国际高端KA商家，也是刚才提到的平均件单价最高的群体。这是因为用户随着购物深度的增加，购买次数也随之增加，所以新客在整个高价端品牌上的占比不高。
综上，在天猫KA商家群中，价格定位不一样的商家就会有不一样的功能定位。对于淘品牌而言，它的新客吸纳能力非常强，而对于一些逐步增加的价位段的商家而言，它将平台新客转化为常客的能力更强。
最后，我给大家分享一个和天猫KA商家群相对而言比较有各异性表达的群体——星店和网红店。近两年这两个群体的成长非常迅速，呈现出了非常大的发展速度和非常快的销售额增长。
这类店的销售额在近两年中呈现出翻倍的趋势，且新客渗透力很强。我们对比价格发现，其实网红店和星店的商品单价处于一个和淘品牌持平或稍高于淘品牌的地位，所以也有非常好的拉新能力。同时近几年网红效应影响着消费群体，反馈在服装平台上就呈现出了网红店、星店有着非常高的发展速度，也体现了服装消费者对于消费诉求中满足粉丝效应的特征。
